Опыт применения GPSS в Государственном Университете Управления

(40-летию GPSS посвящается)

 
В мире информационных технологий имитационное моделирование переживает второе рождение [1]. Интерес к этому виду компьютерного моделирования оживился в связи с существенным технологическим развитием систем моделирования, которые на сегодняшний день являются мощным аналитическим средством, вобравшим в себя весь арсенал новейших информационных технологий, включая развитые графические оболочки для целей конструирования моделей и интерпретации выходных результатов моделирования, мультимедийные средства и видео, поддерживающие анимацию в реальном масштабе времени, объектно-ориентированное программирование, Internet–решения и др.

В мире бизнеса, корпораций имитационное моделирование становится все более распространенным и используется как системообразующее и наиболее ценное звено процесса принятия решения, поэтому используется совместно с другим ПО для принятия решений в системах поддержки принятия решений (СППР).

К сожалению, в России, в отличие от США и Европы, в силу известных экономических причин, серьезных приложений для столь мощного аналитического аппарата не так много, да и высокая стоимость ПО этого вида является сдерживающим фактором.

В экономическом анализе имитационное моделирование является наиболее универсальным инструментом в области финансового, стратегического планирования, бизнес-планировании, управлении производством, проектировании и реинжиниринге, - и многих других сферах науки управления и исследовании операций. Поэтому в ГУУ на кафедре «Информационные системы» в течении ряда лет для студентом специальности «Прикладная информатика в управлении» преподается дисциплина «Имитационные системы принятия экономических решений» [2], в которой рассматриваются методологические и практические вопросы создания и использования имитационных моделей при анализе и проектировании сложных экономических систем и принятии решений в задачах управления. Изучаются способы описания и формализации моделируемых систем, этапы и технология построения и использования имитационных моделей, вопросы организации целенаправленных экспериментальных исследований на имитационных моделях. Целью изучения дисциплины является освоение студентами современной методологии и технологии системного моделирования, а также комплексное применение полученных знаний по моделированию сложных систем, современным инструментальным средствам автоматизации моделирования, методам математической статистики и планирования эксперимента при исследовании экономических систем и принятии экономических решений.

Практические занятия первого семестра посвящены освоению дискретного моделирования, в основном процессно-ориентированного подхода, а также студенты знакомятся с другими базовыми концепциями структуризации, применяемыми в дискретном моделировании, основанными на сетевых парадигмах, автоматных схемах (агрегативные системы ) и др. Во втором семестре студенты осваивают непрерывное моделирование -методы системной динамики. Лабораторный практикум первого семестра традиционно строился на базе системы GPSS/PC-TM [3], а в этом году мы внедрили в учебный процесс новый продукт фирмы Minuteman Software GPSS World for Windows. В первом семестре студенты самостоятельно моделируют системы массового обслуживания различного назначения, производственно-складские системы.

Методическое значении языка GPSS, особенно в преддверии отмечаемого 40-летия языка GPSS, хотелось отметить отдельно. Язык GPSS был языком, который определил все современные технологические тенденции в дискретном имитационном моделировании и явился предвестником современных языков и систем моделирования дискретного типа. Эти тенденции предопределила прежде всего удачно сформированная базовая схема структуризации, заложенная в GPSS, поддерживающая блочно- ориентированный подход, в рамках которого моделирующий блок имеет свое функциональное назначение и представлен соответствующими функциональными объектами (имеющими аналоги с элементами систем массового обслуживания), а также возможности языка для описания параллельных процессов. Именно такой взгляд на моделируемый объект позволил реализовать идеографический режим формирования дискретной модели, когда модель конструируется из стандартных функциональных блоков, а связи на этих графических конструкциях интерпретируются как маршруты прохождения подвижных объектов в системе. Поэтому осваивая в ходе лабораторного практикума процессно- ориентированные системы на основе GPSS, студенты легко понимают идею и принципы работы систем моделирования дискретного типа и потом с легкостью осваивают новые интеллектуальные среды.

Обычно отмечаемые недостатки GPSS (целочисленное модельное время, слабая поддержка математических функций, недостаточная гибкость и др.) оказались легко поправимы на новом технологическом уровне с использованием гибких языковых средств.

Большим преимуществом системы моделирования GPSS/PC-TM для учебного процесса являлись наглядные, легко интерпретируемые диаграммы, представляющие текущую и накапливаемую статистику по функциональным и статистическим объектам GPSS (к сожалению, в новой версии GPSS for Window статистика по объектам дифференцирована и не столь наглядна). В новом продукте Minuteman Software GPSS World, внедренном в этом году в учебный процесс в ГУУ, предложен целый ряд дополнительных возможностей, основные из которых:

  • по всем классам объектов и переменных реализованы динамические графические окна, в которых представляется в реальном времени промежуточная и выходная статистика;
  • гибкий процедурный язык PLUS, который может быть использован для целей построения моделей и в процедурах проведения эксперимента;
  • средства поддержки факторного анализа, традиционный дисперсионный (ANOVA) и регрессионный анализ; оптимизация на основе методологии анализа поверхности отклика (RSA);
  • элементы непрерывного моделирования;
  • решены проблемы с целочисленным модельным временем.

Тем не менее, основной недостаток системы моделирования состоит в том, что не удалось реализовать идеографический режим конструирования модели из блоков. Представляется, что не очень удобны средства анализа чувствительности, поскольку процедуры управления экспериментом и реализации серии прогонов, анализа выходной статистики реализуются не автоматически, а с помощью предварительного программирования. Наличие средств анимации, расширенных библиотечных функций по поддержке специфичных компьютерных экспериментов (например, на основе методов множественного сравнения и ранжирования и др.) конечно могло существенно расширить функциональные возможности системы моделирования GPSS World.

В ходе курсового и дипломного проектирования, проведения НИР на кафедре студенты осваивают и применяют при разработке разнообразных моделей экономических систем современные технологии системного моделирования, работая с учебными версиями таких систем моделирования, как Extend, Arena, Process Model, Taylor, WITNESS, VENSIM, Ithink и др. В таблице представлены технологические характеристики некоторых систем моделирования дискретного типа, с которыми мы работали на кафедре, область применения которых традиционна – дискретные процессы с общими целями, а также бизнес-процессы, производство, управление запасами, логистика и некоторые другие.

 
Таблица
 
Пакет Производи-
тель

 Построение моделей

Анима-
ция

Эксперимент

Страти-
фикация

Идео-
графический режим конструиро-
вания моделей

Построе-
ние моде-
лей через програм-
мирова-
ние

Верифи-
кация в реальном времени

Средства для обра-
ботки вх./вых. статистики

Анализ чувстви-
тельности

Опти-
мизация

Arena Rockwell Software Да Да Да Нет/Да Да Да Да Иерархи-
ческие многоуров-
невые структуры
Extend Imagine That, Inc. Да Да Да Да Да Да Да Иерархи-
ческие многоуров-
невые структуры
GPSS/H
Prof
Wolverine Software Corporation Нет Да Да Нет Да Нет Нет -
GPSS World for Windows Minuteman Software Нет Да Да Нет/Да Нет Да Да -
Pro
Model
Pro
Model Corporation
Да Да Да Да Да Да Да Вложенные структуры
Taylor Enterprise Dynamics F&H Simulations Да Да Да Да Да Да Да Вложенные структуры
Witness Lanner Group, Inc Да Да Да Да Да Да Да Вложенные структуры
 
Помимо перечисленных в таблице характеристик, в большинстве современных систем моделирования реализованы также
  • средства для создания стратифицированных описаний,
  • средства интеграции с другими программными средами,
  • интерактивное распределенное моделирование,
  • средства для создания языков конечного пользователя (проблемная ориентация систем моделирования).

Рассмотрим некоторые из упомянутых характеристик.

В качестве доминирующих базовых концепций формализации и структуризации в современных системах моделирования дискретного типа используются подходы, основанные на описании процессов (process description) или на сетевых концептах (network paradigms), - (Extend, Arena, ProModel, Witness, Taylor, Gpss/H-Proof и др.).

Причем, в мощных системах, с целью расширения их функциональности присутствуют альтернативные концепции формализации. Так, например, в системах Extend, ProcessModel, Gpss World реализована поддержка, правда, довольно слабая, непрерывного моделирования.

Большинство систем моделирования имеют удобный, легко интерпретируемый графический интерфейс, системные потоковые диаграммы или блок-схемы реализуются на идеографическом уровне, т.е. рисуются, параметры моделей определяются через подменю. Сохраняются элементы программирования (на языках общего назначения или объектно-ориентированных) для отдельных элементов модели или создания специализированных блоков подготовленным пользователем, так называемое авторское моделирование (например, в системе Extend существует встроенный язык Modl для создания специализированных блоков).

Системы моделирования имеют развитые средства мультипликации (animation), подчас мультипликация весьма сложная, в реальном времени, как, например, в TAYLOR.

Имитационные системы становятся все более проблемно-ориентированными. Известны системы моделирования производственных систем различного назначения (TOMAC, SIRE и др.), медицинского обслуживания (MEDMODEL), в области телекоммуникаций (COMNET) и др. Для этого в проблемно-ориентированные системы моделирования включаются абстрактные элементы, языковые конструкции и наборы понятий, взятые непосредственно из предметной области исследований.

В современных системах моделирования появляется некоторый инструментарий для создания стратифицированных моделей [1]. Стратификация систем, являясь общим принципом системного моделирования, реализуется в технологии имитационного моделирования либо путем детализации, итерационной процедуры эволюции имитационной модели, - либо путем создания комплекса взаимосвязанных моделей, с развитыми информационными и имплицитными связями между моделями. Стратифицированные модели представляют собой машинно-ориентированные понятия, предполагающие конструирование баз данных и знаний, над которыми определены вычислительные процессы решения задач системного анализа и принятия решения. Разработчики систем моделирования используют различные подходы для реализации стратифицированных моделей. Ряд программных продуктов, такие как AUTOMOD, ProModel, TAYLOR, WITNESS и др. поддерживают интеграцию моделей на основе создания вложенных структур. В системах Arena, Extend реализован подход к стратификации, основанный на построении иерархических многоуровневых структур. Наиболее перспективным является структурно-функциональный подход, реализованный, например, в системах моделирования Ithink, Rethink, базирующийся на методологии структурного анализа и проектирования. При такой технологии есть возможность для реализации нескольких уровней представления моделей, - высоко-уровневое представление в виде блок-схем, с использованием CASE- средств, а на нижнем уровне модели могут отображаться, например, потоковыми схемами и диаграммами.

Новая методология научного исследования в компьютерном моделировании, предполагающая организацию и проведение вычислительного эксперимента на имитационной модели, требует серьёзной математической и информационной поддержки процесса системного моделирования, особенно в части вычислительных процедур, связанных с планированием эксперимента, оптимизацией, организации работы с большим объёмом данных в процедурах принятия решений. Многие системы моделирования обеспечены средствами для интеграции с другими программными средами, осуществляют доступ к процедурным языкам, связанным с кодом имитационной модели, для реализации специальных вычислений, доступа к базам данных (подход Simulation Data Base). В более мощных пакетах осуществляется интеграция через дополнительное программное обеспечение со специализированными блоками различного назначения. Это могут быть блоки анализа входных данных, гибкие средства анализа чувствительности, позволяющие осуществлять многократные прогоны с различными входными данными (в системах GPSS/H-PROOF, ProModel и др.). Перспективно создание систем моделирования с функционально широкими, ориентированными на специфику имитационного моделирования, блоками оптимизации (в этом смысле показательны системы WITNESS, TAYLOR).

Более подробную информацию о современных системах моделирования можно найти в [4].

 
вперед